基于注意力机制和深度卷积神经网络的材质识别方法

摘要：

材质识别旨在识别自然材质图像中的主要对象及其所属材料类别.针对材质图像数据集通常数据量少、人工标注局部纹理区域困难所导致的材质识别准确率低的问题,提出了一种基于注意力机制和深度卷积神经网络的材质识别方法,该方法的核心是材质识别深度卷积神经网络(MaterialNet).MaterialNet利用深度残差网络对图像进行特征提取,采用所提出的级联空洞空间金字塔池化的方式引入注意力机制,使网络可以通过端到端训练自适应地关注包含纹理特征的关键区域,从而有效识别材质的局部纹理特征.在FMD材质数据集上进行实验,结果表明,MaterialNet的总体识别准确率可达到82.3％,比当前主流的B-CNN和CNN+FV材质识别方法分别提高了7.2％和4.5％,对多种材质的识别准确率较高且具有参数量少、计算量小等优点.

关键词：注意力机制;深度卷积神经网络;空洞卷积;空间金字塔池化

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西壮族自治区科技计划项目;崇左市科技计划项目

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：220-225